import  pandas as pd

print(pd.__version__)

"Series"

# pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
# 参数说明：
# data：一组数据(ndarray 类型)。
# index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
# dtype：数据类型，默认会自己判断。
# name：设置名称。
# copy：拷贝数据，默认为 False。



a = [1, 2, 3]

myvar = pd.Series(a)

print(myvar)
print(myvar[1])

# 指定索引值
a = ["Google", "Runoob", "Wiki"]

myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])

print(myvar)
print(myvar["y"])


# 使用 key/value 对象，类似字典来创建 Series
sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}

myvar = pd.Series(sites)

print(myvar)

myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2])

print(myvar)



sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}

myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2], name="RUNOOB-Series-TEST" )

print(myvar)







mydataset = {
  'sites': ["Google", "Runoob", "Wiki"],
  'number': [1, 2, 3]
}

myvar = pd.DataFrame(mydataset)

print(myvar)




"DataFrame"

# pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
# 参数说明：
# data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
# index：索引值，或者可以称为行标签。
# columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
# dtype：数据类型。
# copy：拷贝数据，默认为 False。
# Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构，类似二维数组。

#  使用列表创建
data = [['Google',10],['Runoob',12],['Wiki',13]]

df = pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age'],dtype=float)

print(df)



# 使用 ndarrays 创建

data = {'Site':['Google', 'Runoob', 'Wiki'], 'Age':[10, 12, 13]}

df = pd.DataFrame(data)

print (df)


# 使用字典创建

data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]

df = pd.DataFrame(data)

print (df)


# 使用 loc 属性返回指定行的数据
data = {
  "calories": [420, 380, 390],
  "duration": [50, 40, 45]
}

# 数据载入到 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data)

# 返回第一行
print(df.loc[0])
# 返回第二行
print(df.loc[1])

# 返回第一行和第二行
print(df.loc[[0, 1]])


df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])

print(df) 

# 指定索引
print(df.loc["day2"])

